✦ Nuevo • Skill de IA gratuita
Crea y valida pipelines de GitLab CI sin salir de tu editor.
Crea y valida pipelines de GitLab CI sin salir de tu editor.
Una skill de IA gratuita que crea y valida tu .gitlab-ci.yml en tu editor local. Funciona con Cursor, VS Code, Claude Code y cualquier agente que ya uses.
¡Nuevo! Estamos lanzando mejoras activamente, comparte tu feedback con nosotros.
0cuentas de GitLab necesarias para validar en local
6+agentes de IA y editores compatibles
MITcódigo abierto (skill y CLI)
El cambio
De commit para validar, a validar para hacer commit
Los pipelines son la única parte del stack de desarrollo moderno que aún no puedes validar en local. La skill crea el YAML en tu editor. glci (un proyecto experimental de GitLab) lo ejecuta contra el runner real antes de hacer push. Dejas de usar tu pipeline remoto como depurador y tu historial de git como registro de erratas.
Antes
Commit. Push. Esperar. Fallar. Repetir.
- Escribir el YAML a mano, de memoria o desde la documentación
- Hacer commit y push a una rama para ver si funciona
- Esperar de 8 a 12 minutos a un runner remoto
- Fallar por una errata, una variable que falta o un job mal nombrado
- Editar, hacer push, repetir 3 o 4 veces
- Dejar un rastro de commits "fix CI" en tu historial
Con la skill + glci
Crear. Validar. Hacer push cuando esté en verde.
- Pídele al agente que cree un pipeline desde tu repo
- Ejecuta
glci showpara inspeccionar el grafo de jobs - Ejecuta
glci runpara correr cada job en Docker real - Arregla lo que falla — en segundos, no en minutos
- Haz push una vez, con un pipeline que ya hayas visto pasar
- Mantén tu historial de git centrado en tu código, no en tu YAML
El cambio no es un pipeline más rápido. Es una relación distinta con tu pipeline. La misma que ya tienes con el código de tu aplicación.
Comenzar
Dos pasos. Unos cinco minutos
No necesitas una cuenta de GitLab para validar en local. No subes nada hasta que decidas hacerlo.
01~1 minuto
Añade la skill a tu editor
Coloca la skill en Claude Code, Cursor, VS Code, OpenCode o Codex. El agente ya conoce GitLab CI/CD: sintaxis, buenas prácticas y tu stack.
02~3 minutos
Pide, ejecuta, haz push
"Write a CI pipeline for this project." Revisa el YAML que crea el agente. Ejecuta glci run. Haz push cuando esté en verde.
Qué necesitas
- Un editor o agente compatibleClaude Code, Cursor, VS Code, OpenCode, Codex o cualquier herramienta que cargue skills en markdown.
- Un proyectoCualquier base de código, alojada donde sea. El agente lee tu directorio de trabajo local y crea automáticamente un pipeline sugerido.
- Docker corriendo en localPara que glci pueda validar y ejecutar jobs en contenedores reales.
- Un proyecto de GitLab(cuando estés listo para ejecutar CI en cada push)La skill y glci validan en local sin él; lo necesitarás cuando quieras que los pipelines se ejecuten en la nube.
Instalar
Funciona con tus agentes de IA actuales
Una CLI para ejecutar pipelines en local y una skill para crearlos en tu editor. Instala en el orden que prefieras.
Añade la skill a tu editor
Elige tu agente
Descarga la skill y aprende dónde colocar los archivos que Cursor reconoce.
git clone https://gitlab.com/gitlab-org/ci-cd/gitlab-ci-skill.git ~/.cursor/skills/gitlab-ci-skill
Recarga Cursor. El agente usa la skill de forma automática cuando se le pide: "Write a CI pipeline for this project."
Por qué GitLab
Más que un runner. Más que esta skill
No quieres entrar en la interfaz para escribir un pipeline. Esta skill te mantiene en tu editor todo el tiempo que puede. Pero a veces tienes que volver, ya sea por un pipeline roto, una revisión de MR o un deploy que salió mal. Cuando lo haces, la plataforma ya está conectada. Código, pipelines, registry, secretos y deploys conviven en un mismo lugar. Cualquier editor o agente que uses se integra. Las mismas comprobaciones de seguridad se ejecutan sobre el código escrito por IA y sobre el tuyo.
Un único modelo de datos. Abierto en los bordes.
Código, pipelines, paquetes, hallazgos de seguridad, deploys y releases: todo en el mismo sistema, conectado en lugar de sincronizado. Cualquier editor, agente o modelo que traigas se integra vía MCP y trabaja desde la misma vista autoritativa. Abierto en los bordes, gobernado en el centro.
El contexto separa la IA rápida de la IA confiable.
Los agentes sin contexto escriben código que parece correcto y rompe producción, porque no pueden ver qué depende de un cambio ni qué existe ya. El grafo de conocimiento de GitLab mantiene un mapa vivo de cómo se conectan tu código, pipelines, deploys y hallazgos de seguridad, así las preguntas sobre radio de impacto o efectos derivados se responden en segundos, no días. Cualquier agente puede consultarlo.
Gobernanza estructural, no añadida.
El código escrito por IA pasa por los mismos análisis de seguridad, las mismas aprobaciones y la misma traza de auditoría que el código que tú escribes. Los agentes tienen identidades con alcance, políticas de comportamiento y cadena de custodia completa. Trae tu propio modelo, tu propia nube y tu propio agente: todos quedan gobernados por el mismo entramado.
De lo tradicional a lo autónomo, en la misma plataforma.
Algunos equipos seguirán escribiendo código a mano. Otros dirigirán a los agentes en tareas concretas. Unos pocos ejecutarán agentes de forma autónoma en trabajos de menor riesgo. Los tres modos conviven sobre el mismo modelo de datos y gobernanza, así los equipos avanzan a su ritmo y no necesitas replatformar a medida que cambia su madurez en IA.
Estamos construyendo esta skill activamente, y el equipo detrás quiere que se adapte a cómo trabajas de verdad. Cuéntanos qué funciona y qué te frena. Comparte tu feedback con nosotros.
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